论文摘要
针对无人机实时自主导航问题,本文设计并实现了一种能自主感知未知室外环境,实时自动规划路径的旋翼无人机系统.首先利用双目视觉,使用经光束法平差(BA)优化的经典SLAM系统,ORB SLAM2算法获取无人机位姿信息;再以"推扫式"感知方法和改进的绝对误差和(SAD)算法获取环境信息和障碍物点.其次,结合无人机位姿信息与环境障碍物点生成局部障碍物地图,同时使用并行计算框架,提高系统性能.针对无人机系统实时性问题,设计的SAD算法只关注固定视差大小的像素块的稀疏匹配.最后,根据生成的当前局部环境障碍物地图与本地轨迹库,自主选择运动轨迹,有效自主规避障碍物,达到实时局部路径规划的效果.以上功能全部在无人机搭载的嵌入式处理器Nvidia Jetson TX2中完成处理.仿真与实际飞行实验表明:设计的系统基本实现无人机在未知室外场景下的实时自主感知与路径规划,在采集视频分辨率为1 280×720时,处理速度能达到60帧/s,为完善低成本无人机的避障与导航功能提供一种参考.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 侯永宏,刘艳,吕华龙,吴琦,赵健,陈艳芳
关键词: 双目视觉,视觉里程计,并行计算,局部路径规划,自主导航
来源: 天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,电信技术
单位: 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津航天中为数据系统科技有限公司
基金: 国家自然科学基金资助项目(61571325),天津市科技支撑计划资助项目(16ZXHLGX00190)~~
分类号: V279;V249.32;TN96
页码: 1262-1269
总页数: 8
文件大小: 590K
下载量: 1001